KAIST, AI기반 3차원 고해상도 나노입자 영상화 기술 개발

퀀텀닷 등 나노입자 양자효율 및 화학적 안정성 3차원 정밀 해석 가능

[대전=뉴시스] 상용 퀀텀닷의 투사 데이터 및 개발한 알고리즘으로 복원한 3차원 복원 결과. *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = KAIST는 바이오및 뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자종합기술원과 함께 인공지능(AI)으로 나노입자의 3차원 형상 및 조성분포의 복원성능을 획기적으로 높일 수 있는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

반도체 소자의 효율 및 안정성 분석 수준을 한단계 끌어 올릴 수 있는 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 온라인판에 지난 8일자로 게재됐다.(논문명:Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)

공동연구팀은 이번 기술개발에서 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과 전자현미경(STEM)과 결합해 활용했다.

EDX은 나노입자의 성분분석에 주로 이용되며 X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 띄고 있어 화학적인 분석이 가능하다.

하지만 EDX 측정 신호의 해상도를 높이기 위해 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생하는 문제가 있다.

이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며 한 각도에서 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다.

기존 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 경우 소량으로 존재하는 원자신호의 측정이 불가능하거나 복원영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.

이번에 공동연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높였다.

또 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 바탕으로 기존 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 정확한 3차원 복원 영상을 확보하는 데 성공했다.

연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며 복원된 양자점(퀀텀닷) 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것으로 확인됐다.

이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성할 수 있어 상용 디스플레이를 구성하는 퀀텀닷과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.

예종철 교수는 "이번에 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다"고 말했다.

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